火力楠人工林森林生物量和林分碳储量研究     

邓昭华  莫木信  陈玉华 《陕西林业科技》2023,(3):48-51

火力楠是原生于我国南部、生长迅速、用途广泛的优良乔木树种。试验以生长10年的火力楠人工林为材料采集乔木各器官及乔灌草凋各层样本,采用相对生长法以胸径为变量与树木各器官结合,建立标准木主干、枝条、叶和根四种器官生物量的异速生长模型,通过换算干重比的方法估算生物量并加以比较;乘以对应的含碳系数换算成碳储量,再加和估算林分总碳储量。火力楠人工林乔木层生物量为21.60 t·hm^-2;总森林生物量为25.96t·hm^-2;林分总碳储量为12.60 t·hm^-2。试验地火力楠人工林的郁闭度较大,林下植被较少,乔木层碳储量占比很高,反映出火力楠是较好的碳汇树种。  相似文献   

辽宁省牧草种质资源现状及开发利用对策     

马凤江  冯良山  杨姝  吴禹  陈小杏  陈玉华 《安徽农业科学》2023,(1):50-54

主要概括辽宁省的自然条件概况，从辽宁省牧草种质资源丰富度、分布及研究现状进行整理和总结。在现有的基础上，分析辽宁省牧草种质资源目前存在的收集数量少且保存方式单一、优势种少且存在丧失的危险、育种繁育体系不健全及仪器设备落后等主要问题，从保护和开发利用出发，提出全面调查并完善牧草种质资源信息、收集鉴定评价牧草种质、加大育种研究和保护力度、建立健全牧草培育体系等牧草种质资源开发利用对策。  相似文献   

基于近红外反射光谱快速检测豆粕中掺假菜籽粕的研究     

邓凯东陆牡龙潘文静边高瑞唐倩陈玉华何晓芳 《饲料研究》2023,(11):129-132

试验旨在研究豆粕中掺假菜籽粕的近红外反射（NIR）光谱定量分析方法。在豆粕中掺入0、5%、10%、15%、20%、25%、30%菜籽粕，每个掺杂水平30份重复样品（建模集样本20个，验证集样本10个）。采用傅里叶变换近红外光谱仪获取样品NIR光谱，使用化学计量学软件拟合建模集样品掺假比例的NIR光谱预测模型，验证集样本评价预测模型的准确度。结果表明，豆粕中菜籽粕掺假比例的NIR光谱预测模型的决定系数R2为0.983，交叉验证均方根误差（RMSECV）为1.30。菜籽粕掺假比例为5%、10%、15%、20%、25%、30%的NIR光谱预测值的相对误差分别为8.93%、12.20%、2.21%、1.17%、1.72%、1.69%。研究表明，使用NIR光谱可以对豆粕中菜籽粕的掺假量实现准确定量测定。  相似文献   

利用近红外反射光谱检测豆粕中掺假棉籽粕的研究     

邓凯东  潘文静  陆牡龙  边高瑞  唐倩  陈玉华  何晓芳 《中国饲料》2022,1(16):78-82

本实验研究了通过近红外反射（NIR）光谱对豆粕中掺假棉籽粕的定量分析方法。在豆粕中分别掺入0%、5%、10%、15%、20%、25%、30%（m/m）棉籽粕，每个处理包含建模集样品20个、验证集样品10个，使用傅立叶变换近红外光谱仪获取掺假样本的NIR光谱，采用OPUS化学计量学软件拟合建模集样品棉籽粕掺假率的NIR光谱预测模型，再用验证集样本对预测模型进行验证，评价预测模型的相对误差。结果表明，豆粕中棉籽粕掺假率的NIR光谱预测模型的决定系数（R2）为0.975、交叉验证均方根误差（RMSECV）为1.58、斜率为0.974，棉籽粕掺假比例为5%、10%、15%、20%、25%、30%的NIR光谱预测值的相对误差分别为15.0%、0.50%、1.87%、1.45%、1.28%、0.87%。因此，利用NIR光谱可以准确定量测定豆粕中棉籽粕的掺假比例。 [关键词] 豆粕|棉籽粕|掺假|近红外反射光谱|预测模型  相似文献   

喀左县温室韭菜高产栽培的育苗与施肥技术     

陈玉华 《农业科技通讯》2023,(10):187-189

为解决喀左县温室韭菜高产栽培中存在的育苗与施肥技术问题，农业技术人员开展了温室韭菜高产栽培的育苗与施肥技术相关方面的研究工作，在总结以前经验的基础上，根据当前温室韭菜栽培现状和茬口安排，笔者从韭菜育苗时间、育苗地选择、整地做畦、防治病虫害、品种选择、种子处理、播种和苗期管理等方面介绍了喀左县日光温室韭菜高产栽培的育苗技术，并从韭菜根系特性和需肥规律、温室韭菜施肥技术和施肥注意事项等方面介绍了其高产栽培的施肥技术。  相似文献